The proposed offshore wind farm projects, i.e., Mooudo offshore, Yeonggwang-Gochang offshore, Saemangeum offshore, Imjado offshore and Gadeokdo-Dadeapo offshore, were compared and analyzed using the Korea National Wind Mapand Wind Farm Suitability Assessment System developed by the Korea Institute of Energy Research. The suitability of the proposed areas was comprehensively assessed using geographic, economic constraints, wave condition and wind resource factors, but the focus of this paper was on the geographic constraints and wave conditions. Imjado had several geographical constraints, despite having a good wind power density, while Saemangeum had a relatively low wave height, shallow water depth, close substation and slow tidal current. It is anticipating that the present comparison and analysis could be used as reference guidelines when selecting and preparing the design of large-scale offshore wind farm in the near future.
In the present study, the wind characteristics were analyzed according to the time averages to evaluate the performance of small wind turbines required for the development of energy independent village. Measuring data of wind speed were recorded between January 2016 and April 2016 every second. Experimental data is averaged out using 5, 10, 15, 20 and 30 minute time steps. Throughout the experimental data analysis, 5 minutes averaged data is used to analyze the performance of the wind turbine, because it produces a minimum turbulence intensity in wind speed. The measuring power of the wind turbine is less than the designed value due to the unsteady nature wind of sudden changes in magnitude of wind speed and wind angle. Detailed wind conditions are also analysed using two variable Weibull probability density functions.
The significance of renewable energy has been on the rise, as evidenced by the 3020 renewable energy plan and the 2050 carbon neutrality strategy, which seek to advance a low-carbon economy by implementing a power supply strategy centered around renewable energy sources. This study examines the wind resources on the west coast of South Korea and confirms the potential for wind power generation in the area. Wind speed data was collected from 22 automatic weather system stations and four light house automatic weather system stations provided by the Korea Meteorological Administration to evaluate potential sites for wind farms. Weibull distribution was used to analyze the wind data and calculate wind power density. Annual energy production and capacity factors were estimated for 15-20 MW-class large wind turbines through the height correction of observed wind speeds. These findings offer valuable information for selecting wind power generation sites, predicting economic feasibility, and determining optimal equipment capacity for future wind power generation sites in the region.
Wind energy, which is one of renewable energy, would be useful resources that can be applied to making energy recycling villages without using fossil fuels. This study analyzed energy potential on wind power considering weather condition in three rural villages and compared with energy consumption surveyed. A wind turbine system in the 5kW class can generate 26.1%, 73.9% and 39.5% of the yearly mean consumption of electric power per house in Makhyun, Boojang and Soso respectively. A 750kW wind turbine system can generate 1.7%, 30.3% and 22.1% of the total amount of electric power consumption in three study villages respectively. Wind power energy density was too low in Makhyun and Soso, so it is determined that the application of wind turbine system is almost impossible. Wind energy potential was generally low in Boojang either, but it is evaluated that there is a little possibility of wind power generation relatively. For practical application of renewable energy to rural green-village planning, assessment of energy potential for the local area should be preceded.
In order to clarify predictive accuracy for the wind resource predicted by running WindPRO(Ver. 2.5) which is software for wind farm design developed by EMD from Denmark, an investigation was carried out at the northeast region of Jeju island. The Hangwon, Susan and Hoichun sites of Jeju island were selected for this study. The measurement period of wind at the sites was for one year. As a result, when the sites had different energy roses, though the two Wind Statistics made by STATGEN module were used for the prediction, it was difficult to exactly predict the energy rose at a given site. On the other hand, when the two Wind Statistics were used to predict the average wind speed, the wind power density and the annual energy production, the relative error was under ${\pm}20%$ which improved more than that when using only one Wind Statistics.
Wind resource data of short-term period has to be corrected a long-term period by using MCP method that Is a statistical method to predict the long-term wind resource at target site data with a reference site data. Because the field measurement for wind assessment is limited to a short period by various constraints. In this study, 2 different MCP methods such as Linear regression and Matrix method were chosen to compare the predictive accuracy between the methods. Finally long-term wind speed, wind power density and capacity factor at the target site for 20 years were estimated for the variability of wind and wind energy. As a result, for 20 years annual average wind speed, Yellow sea off shore wind farm was estimated to have 4.29% for coefficient of variation, CV, and -9.57%~9.53% for range of variation, RV. It was predicted that the annual wind speed at Yellow sea offshore wind farm varied within ${\pm}10%$.
This paper discussed the validity of wind force power generation in consideration of the topographical characteristics of Korea. In order to estimate the exact generation of wind power plants, we analyzed and compared wind resources in mountain areas and plain areas by introducing not only wind velocity, the most important variable, but also wind distribution and wind standard deviation that can reflect the influence of landform sufficiently. According to the results of this study, generation was higher at wind power plants installed in southwestern coastal areas where wind velocity was low than at those installed in mountain areas in Gangwondo where wind velocity was high. This suggests that the shape parameter of wind distribution is low due to the characteristics of mountain areas. and the standard deviation of wind velocity is large due to the effect of mountain winds, and therefore, actual generation is low in mountain areas although wind velocity is high.
In this study, synthetic time series wind data was generated numerically using a second-order Markov chain. One year of wind data in 2020 measured by the AWS on Wido Island was used to investigate the statistics for measured wind data. Both the transition probability matrix and the cumulative transition probability matrix for annual hourly mean wind speed were obtained through statistical analysis. Probability density distribution along the wind speed and autocorrelation according to time were compared with the first- and the second-order Markov chains with various lengths of time series wind data. Probability density distributions for measured wind data and synthetic wind data using the first- and the second-order Markov chains were also compared to each other. For the case of the second-order Markov chain, some improvement of the autocorrelation was verified. It turns out that the autocorrelation converges to zero according to increasing the wind speed when the data size is sufficiently large. The generation of artificial wind data is expected to be useful as input data for virtual digital twin wind turbines.
An investigation on reliability of reanalysis wind data was conducted using the met mast wind data at four coastal regions, Jeju Island. Shinchang, Handong, Udo and Gangjeong sites were chosen for the met mast sites, and ERA-Interim and MERRA reanalysis data at two points on the sea around Jeju Island were analyzed for creating Wind Statistics of WindPRO software. Reliability of reanalysis wind data was assessed by comparing the statistics from the met mast wind data with those from Wind Statistics of WindPRO software. The relative error was calculated for annual average wind speed, wind power density and annual energy production. In addition, Weibull wind speed distribution and monthly energy production were analyzed in detail. As a result, ERA-Interim reanalysis data was more suitable for wind resource assessment than MERRA reanalysis data.
북한 지역의 27개 기상관측지점의 30년 바람 자료를 이용하여 고도 50 m에서의 풍력밀도를 분석하였다. 27개 지점의 연평균 풍력밀도는 58.6W/$m^2$로 1등급에 해당하는 풍력 자원이었다. 계절에 따른 평균 풍력밀도는 겨울보다 봄에 더 높았으며, 여름에는 봄의 50% 정도의 풍력밀도를 나타냈다. 풍력밀도의 일변화를 보면 거의 모든 관측 지점에서 오후에 비교적 높은 풍력밀도와 오전 3-6시 경에 낮은 풍력밀도를 보였으며, 일변화의 진폭은 봄에 가장 컸다. 특히 내륙 중심부인 개마고원 지역과 함경북도 동북부, 평안도 남부 해안, 황해도 해안 근처에서 비교적 높은 값을 나타냈다. 장진에서의 연평균 풍력밀도는 3등급인 151.2 W/$m^2$를 나타냈으며, 용연은 2등급인 102.4 W/$m^2$의 값을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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